Who is marketing alcohol in the slums of Kampala? A closer look at marketing types, content and brands
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To understand alcohol marketing strategies used in an urban slum, photographs of street-level (defined as being seen while walking along the streets) alcohol advertisements were assessed to determine the marketing types, content, and brands in Kampala, Uganda. The content of these photographs was categorized and analyzed to understand the strategies implemented in marketing alcoholic beverages at the street-level in the community. Methods: We collected pilot data in May 2019 of the content and placements of alcohol advertisements in urban slums using smart phones. Three teams of researchers walked a set route of four stretches of 100 meters surrounding the boda boda (motorcycle) taxi stand in the urban retail center in three selected areas in Makindye in Kampala, Uganda. After the data collection, the photographs were reviewed, categorized, and simple, descriptive statistics were computed. Results: Across three locations, 181 photos of alcohol advertisements were taken with 129 of the photos meeting the criterion for analysis. The most common marketing message was focused on the product itself with quality, taste, and national pride being the top three sub-categories. Overall, 80% of the advertisements were posters found outside bars, restaurants, or supermarkets. Of the products advertised, 75% of the products were produced by one of two companies: Diageo or AB InBev. Conclusions: The approach for capturing and coding alcohol marketing in urban slums can be refined and used in future research. Also, the approach can be instrumental for characterizing the alcohol environment at a specific time or for continuous monitoring of marketing to inform and evaluate intervention strategies aimed at reducing alcohol advertisement exposure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».